OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like Qwen/Qwen3-8B is not the path to a directory containing a file named config.json.
Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'.

看报错，意思是：操作系统错误：我们无法连接到https://huggingface.co要加载此文件，在缓存文件中找不到它，看起来Qwen/Qwen3-8B不是包含名为config.json的文件的目录的路径。
请检查您的互联网连接，或查看如何在“”以离线模式运行库https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-模式”。

从给出的错误信息可知，程序在尝试连接 Hugging Face 下载模型时失败了，并且在本地缓存里也没找到该模型。下面为提供几种解决办法：

1. 检查网络连接

要保证你的网络能够正常访问 Hugging Face。你可以试着访问 https://huggingface.co 来确认网络是否通畅。要是网络存在问题，就得联系网络管理员或者切换网络环境。

2. 手动下载模型

你可以在能联网的环境下提前下载好模型，然后把它复制到离线环境中使用。具体步骤如下：

# 在联网环境中运行此代码
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 下载并保存模型
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
model.save('./all-MiniLM-L6-v2')  # 把模型保存到当前目录下的 all-MiniLM-L6-v2 文件夹

接着，将 all-MiniLM-L6-v2 文件夹复制到离线环境中，使用下面的方式加载模型：

# 在离线环境中运行此代码
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 从本地加载模型
model = SentenceTransformer('./all-MiniLM-L6-v2')  # 指向保存模型的本地路径

3. 设置代理服务器

要是你需要通过代理服务器才能访问网络，可以按照以下方法设置环境变量：

import os

# 设置 HTTP 和 HTTPS 代理
os.environ['HTTP_PROXY'] = 'http://your_proxy_server:port'
os.environ['HTTPS_PROXY'] = 'http://your_proxy_server:port'

# 然后再加载模型
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')

4. 使用较小的替代模型

如果你无法解决网络连接问题，或者需要一个更小的模型，可以考虑使用 all-MiniLM-L12-v2（比 L6 稍大一点）或者 paraphrase-MiniLM-L6-v2：

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 使用替代模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L12-v2')  # 或者 paraphrase-MiniLM-L6-v2

5. 验证模型名称

要确认模型名称拼写正确，sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 是 Hugging Face 上的有效模型名称。你可以在浏览器中访问 https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 来验证。

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import os

# 尝试设置代理（根据你的实际情况修改）
# os.environ['HTTP_PROXY'] = 'http://proxy.example.com:8080'
# os.environ['HTTPS_PROXY'] = 'http://proxy.example.com:8080'

try:
    # 尝试从 Hugging Face 加载模型
    model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
except OSError:
    # 如果失败，尝试从本地加载
    local_model_path = './all-MiniLM-L6-v2'  # 修改为你的本地模型路径
    if os.path.exists(local_model_path):
        model = SentenceTransformer(local_model_path)
    else:
        raise OSError("既无法连接到 Hugging Face，也找不到本地模型。请确保网络连接正常或者模型已下载到本地。")

如果按照上述方法操作，应该能够解决网络连接方面的问题，成功加载模型。

如果还不行，恭喜你看到最后，这个第6个方法一定行

6. 国内替代方案

使用镜像服务：

# 使用国内镜像源下载模型
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

通过 ModelScope 加载模型：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download

# 从 ModelScope 下载模型
model_dir = snapshot_download('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
model = SentenceTransformer(model_dir)
print("模型加载成功！")

总结

• 访问官网：需要 VPN。
• 首次下载模型：需要能访问 Hugging Face 的网络（可通过 VPN 或镜像源）。
• 使用已下载的模型：无需联网。

建议优先使用国内镜像源（如 ModelScope），避免网络限制问题。